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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于频域感知和时空聚合的视频跨模态行人重识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120496132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510975639.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于频域感知和时空聚合的视频跨模态行人重识别方法是由陈思;何锐;王大寒;苏燕飞设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域感知和时空聚合的视频跨模态行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于频域感知和时空聚合的视频跨模态行人重识别方法，包括：1构建由成对的可见光视频序列和红外视频序列组成的跨模态视频序列训练数据集；2构建视频跨模态行人重识别网络模型，该模型包括骨干网络、频域感知的全局信息增强模块、注意力引导的时空特征聚合模块和序列级特征聚合器；骨干网络从视频序列中提取帧级特征，全局信息增强模块补充强化全局上下文信息；时空特征聚合模块捕捉关键时空依赖关系，序列级特征聚合器生成最终的行人特征表示；利用训练数据集对模型进行训练；3利用训练好的视频跨模态行人重识别网络模型进行视频跨模态行人重识别。该方法有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的视频跨模态行人重识别结果。

本发明授权基于频域感知和时空聚合的视频跨模态行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域感知和时空聚合的视频跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1从数据集中成对抽取多个行人的可见光视频序列和红外视频序列，构建由成对的可见光视频序列和红外视频序列组成的跨模态视频序列训练数据集； 2构建基于频域感知和时空特征聚合的视频跨模态行人重识别网络模型，所述视频跨模态行人重识别网络模型包括骨干网络、注意力引导的时空特征聚合模块和序列级特征聚合器，所述骨干网络包括频域感知的全局信息增强模块；所述视频跨模态行人重识别网络模型通过骨干网络从成对输入的可见光视频序列和红外视频序列中提取帧级特征，在此过程中利用嵌入于骨干网络中的频域感知的全局信息增强模块强化全局上下文信息；然后采用注意力引导的时空特征聚合模块捕捉关键时空依赖关系，最后通过序列级特征聚合器综合整个视频序列的信息生成最终的行人特征表示；在训练阶段，利用跨模态视频序列训练数据集来训练视频跨模态行人重识别网络模型，优化模型参数； 所述频域感知的全局信息增强模块利用分数域信息补充频域信息的缺失视角，然后利用频域能够扩展感受野的特性来增强局部空间特征的全局信息； 所述注意力引导的时空特征聚合模块将骨干网络提取出的多个帧级特征堆叠成类似图像的特征表示，并利用动态卷积核捕捉时空依赖关系，从而获得帧内和帧间的相互关系； 3将训练好的视频跨模态行人重识别网络模型用于视频跨模态检索，实现视频跨模态行人重识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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